预训练模型是先前已在大型数据集上训练并准备使用的神经网络。开发人员可以利用预先训练的模型来执行图像识别、自然语言处理或语音识别等任务，而不是从头开始训练模型。
这些模型已经从其训练数据中学习了重要特征，并且可以进行微调或直接用于特定应用，从而减少了训练所需的时间和资源。常见的示例包括ResNet、BERT和GPT等模型。
预训练模型对于标记数据有限的任务特别有用，因为它们提供了一个起点，并且可以很好地推广到不同但相关的问题。
什么是前馈神经网络？
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数据治理在确保数据准确性方面发挥着至关重要的作用，它通过建立明确的政策、程序和责任结构来管理数据。从本质上讲，数据治理涉及定义谁对数据质量负责，以及如何在数据生命周期内维护该质量。这包括为数据录入设定标准、进行定期审计，以及追踪数据的来源，
异常检测用于什么？
大型语言模型 (llm) 和矢量数据库是互补技术，它们协同工作以实现高级AI应用程序，例如语义搜索，推荐系统和检索增强生成 (RAG)。
像OpenAI的GPT或Google的BERT这样的llm为文本生成高维向量嵌入，捕获关键字以外的语
数据治理如何应对数据法规的变化？
数据治理是一个框架，帮助组织有效管理其数据，并确保遵守数据法规。当数据法规发生变化时，数据治理框架旨在迅速有效地适应。这种适应通常涉及审查和更新与数据管理相关的政策、程序和技术。例如，当《通用数据保护条例》（GDPR）在欧盟实施时，许多组织